基于RBF神经网络的互联网时延预测仿真

• 作者: 姚君兰
• 来源期刊: 兵工自动化
• 学科: 工学
• 关键词: RBF神经网络 时延预测 正交最小平方算法
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 所属期刊栏目: 网络信息技术
• 页码范围: 39-41
• 页数: 3页
• 分类号: TP393.03
• 字数: 1910字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1576.2006.04.019

摘要

RBF神经网络采用正交最小平方算法(OLS)决定隐层单元数目、基函数的中心和权值.该算法以每个输入样本为聚类中心,随着正交运算次数的增加,网络的输出误差平方将逐步减小到设定误差范围内,得到隐含层节点数和网络的权值.仿真表明RBF神经网络是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚君兰	湖北经济学院教育技术部	4	43	3.0	4.0